spark的runtime
参考:Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系
standalone
Spark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式。
该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭，都是由一个主节点多个从节点组成。
在Spark 的Standalone模式中：
主：为master
从：为worker
任务提交流程：
- spark-submit 提交任务给 Master
- Master 收到任务请求后通过 LaunchDriver 向 Worker 请求启动 Driver
- Worker 收到请求后启动 Driver
- Driver 启动后向 Master 注册(用户App信息)
- Master 收到 App 信息后根据资源的情况向 Worker 发送 launchExecutor 启动 Excutor
- Worker 收到 Master 的请求后启动相应的 Excutor
- Excutor 启动后负责与 Driver 通信， 执行相关任务
(A3918569477848ACA78074F063CDDBAB)![作业提交流程].png
Spark on Yarn
- Application Master
在YARN中，每个Application实例都有一个Application Master进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManager打交道，并请求资源。获取资源之后告诉NodeManager为其启动container。 - yarn-cluster和yarn-client模式的区别
yarn-cluster和yarn-client模式的区别其实就是Application Master(AM)进程的区别，yarn-cluster模式下，driver运行在AM中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。
当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行,显然yarn-cluster模式不适合运行交互类型的作业。
而yarn-client模式下，ApplicationMaster仅仅向YARN请求executor，client会和请求的container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开。
- yarn-cluster
与standalone模式不同，yarn-cluster是基于yarn集群进行调度管理的，yarn集群上有ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）两个角色。 - 作业提交流程
- 由client向RM提交请求，并上传jar到HDFS上
这期间包括四个步骤：
a). 连接到RM
b). 从 RM ASM（Applications Manager ）中获得metric、queue和resource等信息。
c). 上传 app jar and spark-assembly jar
d). 设置运行环境和container上下文（launch-container.sh等脚本)
- ASM 向 Scheduler 申请空闲 container
- Scheduler 向 ASM 返回空闲 container 信息(NM 等)
- RM(ASM)根据返回信息向 NM 申请资源。
- NM 分配创建一个container 并创建Spark Application Master(AM）,此时 AM 上运行的是 Spark Driver。（每个SparkContext都有一个 AM）
- AM启动后，和RM(ASM)通讯，请求根据任务信息向RM(ASM)申请 container 来启动 executor
- RM(ASM)将申请到的资源信息返回给AM
- AM 根据返回的资源信息区请求对应的 NM 分配 container 来启动 executor
- NM 收到请求会启动相应的 container 并启动 executor
- executor 启动成后 反向向 AM 注册
- executor 和 AM 交互 完成任务
- 后续的DAGScheduler、TaskScheduler、Shuffle等操作都是和standaloe一样
- 等到所有的任务执行完毕后，AM 向 ASM 取消注册并释放资源
yarn-cluster 作业提交流程.png
- yarn-client
在yarn-client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。
整体的过程与yarn-cluster类似。
不同点在于 Driver 是运行在本地客户端，它的 AM 只是作为一个 Executor 启动器，并没有 Driver 进程。
而且 Executor启动后是与 Client 端的 Driver 进行交互的，所以 Client 如果挂了 任务也就挂了。
yarn-client 作业提交流程.png
在yarn-client、yarn-cluster 提交模式中，可以不启动Spark集群，应为相关的jvm环境有yarn管理(启动、结束等)。
standalone 提交模式中 Spark 集群一定要启动，因为需要依赖worker、Master进行任务的启动、调度等。
